📊 データ分析（GPT-4.1による）
### データ分析結果
以下に、提供されたWEIスコアデータに基づく重要な傾向、異常、パターン、および隠れた意味を詳述します。
#### 時系列推移
– **総合WEIスコア**は全体的に月初は比較的安定していましたが、7月6日以降、上昇を始めて7月8日に0.9という大きなピークを迎え、その後も高スコアを維持しました。7月20日以降は急激な下降を示し、月末には低スコアで終わっています。
– 特に、7月6日から8日までの上昇と7月20日以降の下降は顕著です。この期間の全体的なスコアの上昇は社会WEIの上昇と一致しており、特に持続可能性と自治性、社会基盤と教育機会が高スコアを維持しています。
#### 異常値
– 提供された異常値のリストから、**2025年7月27日の総合WEIスコア0.57**は、特に低いスコアとして目立っています。この日の社会的指標のすべてが低下しており、心理的ストレスや自由度と自治の低さが影響している可能性があります。
– **経済的余裕**や**健康状態**に関する個人WEI平均も、同様に異常として検出されています。これらは個人の経済的負担や健康に関連する現状の反映である可能性があります。
#### 季節性・トレンド・残差 (STL分解)
– 長期的なトレンドは、データ冒頭での安定から始まり、鋭いピークおよびその後の下降を示しています。季節的なパターンは7月前半に好調を示しており、後半には様々な外的要因がWEIに影響を与えた様子が見られます。
– 説明できない残差成分は7月後半に多く、特に総合WEIの突然の下降は不明な外部要因や一時的な社会的要因に起因する可能性があります。
#### 項目間の相関
– 個人WEIの項目別分析では、**個人の経済的余裕**と**健康状態**が強い相関を示しているように見えます。経済的プレッシャーが健康状態に影響を及ぼしている可能性があります。
– 社会WEIでは、**持続可能性と自治性**及び**社会基盤・教育機会**が他の項目と強い相関を示しています。これらの相関は、社会の持続可能な発展が教育機会の増加と関連していることを示唆しています。
#### データ分布
– 箱ひげ図に基づく主要なWEIスコアのばらつきは、指定された異常値によって大きな範囲を示唆する可能性があります。中央値は日毎のばらつきを減らし、平均化されています。
– 外れ値としての低スコアは特定の日に固まっており、その背後にある原因を探ることが重要です。
#### 主要な構成要素 (PCA)
– PCAの結果から、最も影響力のある**主要構成要素PC1が全体の78%**を占めており、WEIスコアの変動の大部分を説明していることが明らかです。これは、主に社会的な持続可能性と教育機会がWEI全体に影響を与えていることを暗示しています。
### まとめ
全体として、データは7月の前半の社会的高まりを示しつつ、後半には様々な要因がWEIにネガティブな影響を与えたことを示唆しています。特定の異常値は特定のイベントや問題の兆候として捉えるべきで、特に低スコアにおける策の重要性を再認識する必要があります。
総合WEI 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析と洞察
1. **トレンド**
– 初期の期間（7月頭から8月まで）は、全体的に高い値（約0.8から1.0）で横ばいのトレンドが見られます。
– 8月に入ると、次第に下降トレンドに向かっています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値として黒い枠で囲まれたデータが確認できます。これらは標準的なデータポイントから外れており、異常な変動を示しています。これが交通の需要や供給において何か特異な出来事があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素**
– 青い点は実績データを示しており、交通の現実的なパフォーマンスを表現しています。
– グラフには多様な予測モデルの線（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が表現されています。それぞれが今後の予測する交通パフォーマンスを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと予測データを比較することで、現行動向と未来の期待値とのギャップを見つけることができます。
– 予測は日にちが進むごとに異なる動向を示すため、予測モデルの選択が分析の結果に大きく影響することが窺えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– ほぼ全ての予測モデルは全体的に緩やかな下降を示しており、一時的な下降トレンドを予測しています。実績データは下方向へのバラつきがあるものの、比較的密集しています。
6. **ビジネスや社会への影響に関する洞察**
– 高い実績値が続く場合、交通需要が強いことを示唆し、インフラの強化が必要かもしれません。
– 下降トレンドが継続されている場合、交通に関連するビジネス（例：公共交通機関、物流）が影響を受けるため、適切な対応策やキャンペーンなどの施策が考慮されるべきです。
– 外れ値の原因を分析することで、今後のリスク管理や需要予測に役立てることができます。
全体として、このグラフは交通の現在の動向と将来の予測を視覚化し、より良い計画と対応が行えるよう支援しています。
個人WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– 約30日間の間で、WEIスコアは最初は緩やかに上昇し、その後は平坦、最後に減少傾向が見られます。周期性は特に見られません。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定のポイントで外れ値が存在し、これらは黒い円で囲まれています。急激なスコア変動が数回発生しており、それが外れ値として認識されている可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青い点が実績（実績AI）を示し、赤い×印が予測（予測AI）を示しています。全体的に、グラフは実績データの変動を中心に、予測モデルの信頼区間（グレーのエリア）と予測の違いを示しています。
– ラインは異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）の未来のWEIスコア予測を示しています。ランダムフォレスト回帰の予測は、今後のスコアが低下することを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データが対比されています。予測モデルによって予測の方向性が異なり、それぞれのモデルが異なる動きやトレンドを示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 実績データは比較的狭い範囲に集中しており、WEIスコアが0.6から0.8の間に集まっています。予測値もこの範囲に収まっていますが、モデルによってはスコアが低下する可能性が示されています。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、社会やビジネスへの影響**
– データの多くが特定の範囲に収まっているため、交通状況が比較的安定していることが示唆されます。しかし、一部の外れ値や急激な変動は予期しないイベントが影響を与えた可能性があり、それが将来的にどう影響するのかは注目されます。
– ランダムフォレスト回帰の予測が低下を示唆しており、将来的な交通効率の低下が懸念されます。これは、輸送計画や通勤パターンの見直しが必要であることを示すかもしれません。
社会WEI平均 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は提供されたグラフに基づく分析です。
1. **トレンド**:
– 全体的に、初期の高いWEIスコアから、中盤で若干の下落を見せ、その後は横ばいに見えます。
– 予測の線形回帰（ピンクの線）は緩やかな下降トレンドを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値は黒い円で強調されていますが、それらは多く見られるわけではありません。
– 大きな急激な変動はないものの、7月初めから中旬までに顕著なスコアの低下があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しており、定常的に分布しています。
– xAI/3σで表された範囲（グレーのエリア）は、予測区間の不確かさを示しています。
– 異なる予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が色分けされ、将来の動向予測を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 異なる予測モデルは、それぞれ異なる傾向を示していますが、全体的には安定またはやや下降傾向です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは安定した分布を示していますが、特定の期間において集中的に低下しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– 初期のスコアが高い状態から徐々に低下していることは、交通状況の悪化を示唆するかもしれません。
– ビジネスや社会にとって、交通のWEIが低下することは効率の低下や渋滞の増加を意味する可能性があります。
– 長期の対策として、交通インフラの改善や交通需要管理が必要となるかもしれません。
全体として、交通カテゴリにおけるWEIスコアは、改善のためのアクションを促す可能性があります。今後の動向をより詳細にモニタリングすることが提案されます。
個人WEI（経済的余裕） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド:**
– 日付の進行に伴い、実績（青いプロット）はほぼ一定の範囲（0.7～0.9）に集中し、大きなトレンドは見られません。
2. **外れ値や急激な変動:**
– 一部のデータポイントが異常値として強調されており、明らかに通常の範囲から逸脱しています。異常値はその特定の日に何らかのイベントや影響があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素:**
– 青い点: 実績データ。
– 赤い×: 予測されたデータ。
– 黒い○: 異常値として認識されたデータ。
– 灰色の帯: 予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性:**
– 予測ライン（紫、茶、水色）は直線的に描かれており、それぞれ異なる手法に基づく予測値であると考えられます。これらの予測は全体として緩やかに下向きの傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴:**
– 実績データは非常に密集しており、0.7～0.9の範囲で安定しています。予測値は実績に対して若干下方に位置している場合があるため、実績値のわずかな減少の可能性が示唆されています。
6. **直感的な感覚とビジネス・社会への影響:**
– 人間はこのグラフから、個人の経済的余裕が全般的に安定していることを直感的に感じるかもしれません。異常値や予測の下降傾向は経済的な警戒を促す可能性があります。
– 経済的な安定性が高いと見られるが、それに対する細かい変動や予測の下落は、将来の不確実性や市場の動き、政策の変更に注意を払う必要があります。
個人WEI（健康状態） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青い点）全体は、最初の約20日間にわたってわずかに下降傾向を示していますが、その後は横ばいを継続しています。
– 予測モデル（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は、横ばいのトレンドを示しており、今後も大きな変動はないと予測されています。
2. **外れ値や急激な変動**
– いくつかの実績点が異常値として分類されています（黒い円で囲まれた点）。特に、最低および最高のWEIスコア周辺に外れ値が集中しているように見えます。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点：実績のWEIスコア。
– 赤い×印：予測されたスコア。
– グレーの影がある領域は、予測の不確かさ範囲を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と異なる予測モデル間では、同様の横ばい傾向が確認され、これらのモデルは非常に似た予測を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアは、おおむね0.75から0.85の範囲に収まり、全体的に安定しています。
– 外れ値が一部で目立つが、他のデータポイントは比較的一貫性がある。
6. **直感的な洞察と影響**
– 人々は、全体的に健康状態が安定していると感じるかもしれませんが、まれに突発的な健康の低下がある可能性を示唆します。
– ビジネスや社会の観点からは、安定した健康状態が維持されていることは良いニュースであり、交通関連のストレス要因が低い可能性を示唆しますが、見えないリスク要因の警戒が必要かもしれません。
この分析により、実績データの外れ値を深掘りすることで、さらなる詳細な理解と対策が得られるかもしれません。
個人WEI（心理的ストレス） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
## グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– **初期のトレンド**: グラフの前半では、WEIスコアは0.8以上で比較的安定している傾向があります。
– **中期から後期のトレンド**: 2025年7月下旬ごろから大きく下降し、その後0.6付近で安定しています。
– **全体的な傾向**: 全体的な傾向としては、初めは高かったストレスレベルが低下し、その後は安定しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値が随所に見られますが、特に7月下旬からの急激なスコア変動が目立ちます。
3. **各プロットや要素**
– **実績（青いプロット）**: 過去の実績データ。
– **予測（赤い×）**: 未来の予測スコア。
– **異常値（黒い円）**: 正常範囲から外れたデータ。
– **予測の不確かさ（灰色の範囲）**: 予測の信頼区間を示しており、変動の大きさを反映しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 複数の予測手法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）が示されており、特にランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 初期と後期でスコア分布が大きく異なり、精神的ストレスの変動が激しいことがわかります。
6. **直感的な洞察と社会的影響**
– **直感的な感覚**: 交通に関連するストレスが一定期間高まっていましたが、何らかの対策や環境の変化により、ストレス水準が低下した可能性があります。
– **ビジネスや社会への影響**: WEIスコアが低下し安定していることは、公共交通機関や通勤の改善策が効果を上げた可能性を示唆しており、労働生産性の向上や労働者の満足度向上につながる可能性があります。
この結果を基に、ストレス管理や交通政策の見直しが必要かもしれません。
個人WEI（自由度と自治） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– グラフは、最初の数週間は高いWEIスコアのクラスターを示していますが、中盤以降はスコアが下降しています。特に、後半にかけて急激に下降していることが見受けられます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 中盤の突然のスコア下降は異常値として強調されています。この下降は、何らかの要因による突発的な影響を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青い点は実績データを示しています。黒い円で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 背景のグレーの領域は予測の不確かさを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の予測が含まれ、それぞれ異なる未来のトレンドを示しています。特に、ランダムフォレスト回帰は他の予測よりも急速な下降を示しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– WEIスコアは期間の前半では安定していますが、後半の低下は全体の平均を引き下げている可能性があります。各予測手法による予測もそれに応じて異なったトレンドを示しています。
6. **直感的な洞察および影響**:
– 人間が直感的に感じるのは、WEIスコアが急激に低下しているという事実です。これにより、自由度と自治に対する懸念が生じる可能性があります。
– ビジネスや社会への影響として、交通システムの信頼性の低下が考慮されるべきです。特に、スコアが下降する場合は、交通管理や政策の見直しが必要なことを示唆しています。
予測が示唆するように、リソースの再配置や新しい戦略の導入が必要となるかもしれません。このデータは、システム改善のための貴重なインサイトを提供しています。
社会WEI（公平性・公正さ） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下に、提示されたグラフの分析を行います。
1. **トレンド**:
– 実績AIのデータ（青いプロット）は7月前半では0.6から0.9の間で高めに推移していますが、後半になると0.5から0.8付近で拡散する傾向があります。
– 予測（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）は期間中に開始され、特にランダムフォレスト回帰が下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 外れ値がいくつか存在し、それらは実績のデータポイントが特定の範囲（推測不確かさ範囲）を超えている部分です。
– これらは交通カテゴリにおいて異常なイベントや予期しない変動を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 青いプロットは実際の実績値を示し、黒い丸で囲まれたプロットは外れ値を示しています。
– 予測モデルは異なる色で線として描かれ、将来的な動向を示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績値と予測値の間には、特に後半で誤差が増加しているように見えます。
– 予測モデルごとの異なった動向は、分析手法による予測精度の違いを表しています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 実績が比較的一定している期間と変動が激しい期間が混在するため、周期的なイベントや外的要因が影響している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**:
– グラフから、交通分野の公平性や公正さの指標において短期間での変動があり、特定の要因が大きく影響している可能性が考えられます。
– ビジネスや社会への影響として、こうした変動に対する迅速な対応が求められ、そのためには外れ値や予測モデルの異なる結果を戦略的に活用する必要があります。
このような視点から、運輸セクターの政策策定に重要なインサイトを提供することが可能です。
社会WEI（持続可能性と自治性） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**:
– 実績のデータポイントは、ほとんどが0.8から1の範囲で横ばいになっており、大きな上昇や下降は見られません。
– 予測データ（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）も比較的安定しており、大きな変化は予測されていない。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特に目立つ外れ値が一つあり、スコアが0.6付近に低下しています。
– これは他のデータポイントから離れており、特異な出来事か誤差が示唆されます。
3. **各プロットや要素**:
– 青の点は実績データを表し、ほとんどが高いスコア範囲にあります。
– 黒の円で囲まれた外れ値が一つあります。
– 予測の不確かさ範囲（灰色の背景）は、予測の信頼区間を示すもので、実績の範囲と大きく重なります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 実績データと予測データ（線形、決定木、ランダムフォレスト）が類似の傾向を示しており、安定した状態と自己相似性が暗示されています。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– データは全体的に高いスコアに集中しており、これは持続可能性と自治性が高いことを示唆しています。
6. **直感的な理解とビジネス・社会への影響**:
– グラフは社会の持続可能性と自治性が強固で安定していることを示しています。ただし、一時的な外れ値があるため、特異なイベントの発生を監視する必要があります。
– 交通カテゴリでの高いスコアは、環境に優しい交通手段や自治体の交通管理が有効に機能している可能性を示唆します。ビジネス上では、これを前提にした新しいサービスの展開や調整が求められるかもしれません。
社会WEI（社会基盤・教育機会） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下にグラフの分析結果と洞察を示します。
1. **トレンド**
– 実績（青い点）は0.8付近で横ばいの傾向がありますが、後半は若干の下降が見られます。
– 予測（線）は、線形回帰がほぼ横ばい、決定木回帰はわずかに上昇、ランダムフォレスト回帰は下降傾向を示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 外れ値（黒い丸で囲まれた点）はいくつか見られ、特に評価期間後半のスコアが低下したところで明確です。
3. **各プロットや要素が示す意味**
– 青い点は実績データで、実際のWEIスコアの推移を示しています。
– グレーの範囲は予測の不確かさを表し、予測結果がこの範囲内に収まることを示唆しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績データと各予測モデルの動きは、おおむね同じ範囲内を示していますが、ランダムフォレスト回帰のみ顕著に下方へシフトしています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– データは大部分が0.8から1.0の間に集中し、少数の低いスコアが外れ値として存在しています。
6. **直感と洞察**
– 人間が直感的に感じるのは、全体的な安定性と特定の期間における予兆的な懸念です。特に最後の期間でのスコア低下は、今後の社会基盤におけるリスクとして注目すべきです。
– ビジネスや社会への影響として、インフラの見直しや教育機会の拡充が求められる可能性があります。特に、予測が示す潜在的なリスクを考慮し、具体的な対策が必要です。
この分析結果を基に、今後の計画や戦略を再評価することが重要です。
社会WEI（共生・多様性・自由の保障） 時系列散布図（静的）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフの分析
1. **トレンド**
– 実績（青いプロット）は期間全体を通して、約0.7から0.9の範囲で維持されています。全体として大きなトレンドの変化は見られず、比較的安定しています。
– 線形回帰（マゼンタ）と決定木回帰（シアン）の予測線はほぼ横ばいですが、ランダムフォレスト回帰（紫）の予測線はわずかに下降傾向です。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特定の日に外れ値（黒で囲まれた青いプロット）がいくつかあり、これがデータの変動要素となっています。これらの外れ値は通常の範囲より下に位置しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 青いプロットは実績のデータポイントで、実績の変動を示しています。
– グレーの背景は予測の不確かさを示しています（xAI/3σ）。
– 予測は三つの異なる方法（線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰）で示されていますが、全体の傾向はあまり大きく変わりません。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 実績と予測データの間には、特定の時点での変動を除いて、高い一貫性があります。ただし、ランダムフォレストの予測線は若干の下降を示しており、他の予測手法と若干異なる動向を示唆しています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– WEIスコアの分布は0.7から0.9に偏っており、安定した相関が示唆されます。ただし、外れ値により一部の変動が見られます。
6. **直感的洞察とビジネス・社会への影響**
– WEIスコアが全体的に安定していることは、交通カテゴリにおける「共生・多様性・自由の保障」が一定レベルを維持していることを示しています。
– 外れ値は特定の日付に関連する出来事（例えば交通ストライキや政策変更など）が影響を与えた可能性があります。
– 社会的には、このスコアの安定性は市民にとって安心材料ですが、外れ値が示す不可解な変動は注視が必要です。ビジネスにおいては、これらの変動を予測して対応策を準備することが求められます。
総合WEI 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
個人WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
社会WEI平均 時系列散布図（インタラクティブ）
このグラフはインタラクティブであり、マウス操作で詳細なデータを確認できます。
総合WEI 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このヒートマップに基づいて、以下のような洞察が得られます。
1. **トレンド**:
– 日中（特に午前8時～14時と午後15時～18時）は、色の強さが目立ち、一貫して高いWEIスコアを示しています。
– 一週間を通じて、時間ごとのWEIスコアに周期的なパターンが見られます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 特定の日、特に7月27日には、他の日と比べて非常に低いスコアを示す濃い色の部分があります。これは交通の急激な減少を示唆している可能性があります。
3. **各プロットや要素の示す意味**:
– 色のグラデーションは、WEIスコアの高低を示しており、黄色から緑は高いスコア、青から紫は低いスコアを示しています。
– スコアの分布を見ると、午前と午後の特定の時間帯が最も活発であることが伺えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 特に16〜23時のスコアが日ごとに変動しており、夕方以降に変動が大きい傾向があります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 一定の時間帯に似た色が連続していることから、一日の中でのスコアの変動が日々のパターンとして現れていると考えられます。特に朝と夕方の前後で顕著なスコアの変化があります。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– 朝と夕方に交通が集中するのは通常の通勤パターンを示唆しているため、このデータは通勤や交通計画の最適化に利用できる可能性があります。
– 7月27日に見られる急激な変動は、特異なイベント（例えば、交通事故や天候の変化）に起因しているかもしれず、このような要因を考慮することで、将来的な交通管理の戦略を策定するためのインサイトを提供できるでしょう。
この分析は、交通のパターンを理解し、効率的な交通管理やインフラの計画の意思決定に役立つ情報を提供します。
個人WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
グラフ解析の専門家として、以下のポイントを分析します。
1. **トレンド**:
– 日中（大体8時から15時）の数値は、グリーンや黄色で表示され、高いスコアを示しています。この時間帯は活発な交通活動が見られる時間帯と考えられます。
– 夕方から夜（大体16時から19時）にかけて、スコアが低くなる傾向があります（青や濃い青色）。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月24日は特異的に高いスコア（紫色）が見られ、通常のパターンから逸脱しています。これは特定のイベントや特殊な事情によるものかもしれません。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 色の強さ（緑から青、黄色、紫）はスコアの大きさを示し、色が濃いほどスコアが異常な高値や低値であることを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– それぞれの時間帯で色の変化が見られるため、時間帯ごとに交通の混雑度や利用状況が異なることがわかります。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 色の分布は、特定の時間帯においてスコアがまとまったパターンを形成しており、特に午前中と深夜に高いスコア、中間の時間帯では低いスコアが多く見受けられます。
6. **人間が直感的に感じることとビジネスや社会への影響**:
– 通勤時間帯の混雑を反映している可能性があります。特に、朝と夕方のピーク時に活動が集中していることが示唆されます。
– 休日や特別なイベントの日には一時的にスコアが急上昇している可能性があり、これらの変動を予測することで、交通機関やビジネスの運営に活かすことができます。
このような分析は、交通管理や都市計画での混雑緩和策の策定に有用です。また、特定の日の異常値を調査することで、特定イベントの影響を判断する手がかりとなります。
社会WEI平均 時系列ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、提供されたヒートマップからの分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 全体的に明確な上昇や下降傾向は見られませんが、時間帯や特定の日に周期的な変動が見えます。
– 特に、7月6日から7月12日にかけては午後の時間帯（16時〜18時）にスコアが高い（日々続く高い値）ことが目立ちます。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 7月17日の15時前後に暗い色のプロットがあり、これが外れ値や急激な減少を示しています。
– 7月24日から25日にかけて、スコアが急激に低下しています。
3. **各プロットや要素**:
– 色の濃淡はスコアの高さを示しており、明るい黄色は高いスコア、濃い紫は低いスコアを示しています。
– 比較的午後から夜にかけてスコアが高くなる傾向があります。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 日によって時間帯でのスコアのピーク位置は変わりますが、特に午後から夜にかけて安定して高いスコアが見られます。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 時間帯による変動が明瞭で、特に毎日の午後6時から8時にかけてスコアが高めであることが確認できます。
6. **直感的な感じおよびビジネスや社会への影響**:
– 人間はこのヒートマップから、午後から夜にかけての交通量が増加する可能性を直感的に感じるでしょう。
– 交通計画や公共交通機関の運行スケジュール設計において、この時間帯のスコアを基にリソースを再配分することで、効率的な運用が促進されるかもしれません。
– 特に7月6日から12日にかけての午後のピーク時間は、さらなる調査や対策が必要となる可能性があります。
全WEI項目 相関ヒートマップ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
以下は、示されたヒートマップから得られる主要な視覚的特徴と洞察です。
1. **トレンド**
– このヒートマップは相関関係を示しているため、時間的なトレンドの情報はありませんが、各項目間の関連性を視覚的に捉えることができます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 特に目立った外れ値はありません。しかし、相関が低い値（青色に近い）の部分が、一般的なトレンドからの逸脱を示唆しています。
3. **プロットや要素の意味**
– 色の濃さは相関の強さを示します。濃い赤は強い正の相関（1に近い）、青は負の相関に近いもしくは相関がほとんどないことを示しています。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 時系列データは示されていませんが、30日間の相関に基づく各要素間の関係が視覚化されています。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「総合WEI」と他の項目（特に「個人WEI平均」、「社会WEI平均」、「社会WEI（共生・多様性・自由の保障）」）との間に非常に強い相関があります。
– 「個人WEI（経済的余裕）」は、他の多くの項目と比較的低い相関を持っています。
– 特に「個人WEI（健康状態）」は、他のほとんどの要素との相関が比較的低いです。
6. **直感的な洞察と社会・ビジネスへの影響**
– 「総合WEI」は多くの要素と強く関連しており、全体的な幸福度や生活の質に幅広く影響を与えている可能性があります。
– 経済的余裕が他の要素と低い相関を持つことは、経済的な側面が他の生活要素とは独立して考えられることもあるという直感を与えます。
– ビジネスにおいては、「個人WEI（ストレス）」や「社会WEI（公平性・公正さ）」など心理的・社会的要素に注目することで、従業員のパフォーマンスや顧客満足度を向上させる戦略を立てやすくなるでしょう。
これらが、視覚的特徴と直感的な見解に基づく洞察です。
WEIスコア分布比較（箱ひげ図）
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析と洞察
1. **トレンド**
– グラフ全体を通して、特定の時系列データのトレンドは示されていませんが、各WEIタイプの中央値や分布の傾向から相対的な位置づけを理解できます。
2. **外れ値や急激な変動**
– 一部の箱ひげ図には外れ値（アウトライヤー）が見られます。例えば、「個人WEI（総合）」や「個人WEI（心理的ストレス）」において外れ値が存在し、スコアの一部が他の点から大きく外れていることを示しています。
3. **各プロットや要素の意味**
– 箱ひげ図では、各WEIタイプのデータ分布を視覚化しています。箱の中の線は中央値を示し、箱の上下は第1四分位数と第3四分位数を示しています。
– 色分けがされているのは、視覚的な区別を助けるためですが、意味のあるグループ分けがされている可能性があります。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 各WEIタイプが異なるため、直接的な時系列データの比較は行っていませんが、カテゴリー間での違いを評価できます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 中央値が高いグループ（例：個人WEI（持続可能性と自治生））と低いグループ（例：個人WEI（健全性状態））の間で違いが明確です。
– 分布が狭い（例：個人WEI（自由度と自治））場合、各データのバラツキが少ないことを示唆しています。
6. **直感的な洞察と影響**
– 多くの箱ひげ図が中心から大きくずれたアウトライヤーを持っているため、個々のデータ点が極めて異なった振る舞いを示すことがあると考えられます。これは交通に関わる要因が非常に多様であることを示唆しています。
– ビジネスや社会への影響として、特定のWEIタイプで高いスコアを得ることが優れた交通システムの実現に寄与する可能性があります。また、特異なスコアを持つ要因については、さらなる調査や改善の余地があるかもしれません。
総合WEI STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– 第2段目の「Trend」グラフでは、トレンドが全体的に緩やかな上昇を見せた後、下降に転じています。これは交通関連の指標が一度上昇した後、減少していることを示します。
2. **外れ値や急激な変動**
– 第4段目の「Residual」グラフを見ると、7月中旬以降に大きな上下変動があることがわかります。特に7月20日前後に大きな負の残差を示しており、これは予期しないイベントや一時的な変動要因があった可能性を示唆します。
3. **各プロットや要素の意味**
– 第1段目の「Observed」グラフは観測値を示しており、第2段目の「Trend」が長期的な傾向を、第3段目の「Seasonal」が周期的なパターンを表しています。「Residual」はモデルで説明されない変動を示します。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 「Trend」と「Seasonal」のデータを見ると、周期的な変動があると同時に、長期トレンドがそれを追い越しています。特に、季節成分は短期的な変動を示し、残差成分がイベントや偶発的な変動を補足しているように見えます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– 「Seasonal」における周期的な変動には規則性があり、これは特定の曜日（例えば週末）や時間帯の交通変動を示している可能性があります。
6. **直感的な洞察と影響**
– このグラフから直感的に感じ取れるのは、交通指標が一定期間上昇した後に下降していることで、例えばガソリン価格の変動やイベントの有無が背景にある可能性があります。中期的な減少傾向は交通需要の低下を示しているかもしれません。
– ビジネスや社会への影響としては、運輸業界や交通政策において、これらのトレンドを基にした調整や計画が必要になる可能性があります。また、シーズナリティや残差は交通需要の予測やスケジューリングに対する洞察を提供します。
個人WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
このSTL分解グラフを分析すると、以下の洞察を得ることができます。
1. **トレンド**:
– トレンドラインを見ると、最初の半分で緩やかに上昇し、後半で下降しています。これは、全体としての個人WEI平均スコアが7月前半で改善し、その後低下していることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**:
– 観測データ（Observed）では、中旬にピークが見られ、その後急激に低下している箇所があります。
– 残差（Residual）でも同様に、特に7月中旬から後半にかけて変動が激しい部分があり、これが観測データの急激な変動に寄与している可能性があります。
3. **季節性**:
– 季節成分（Seasonal）では、周期的な変動が見られます。この変動はかなり振幅が大きく、特に7月中旬から後半にかけての変動が顕著です。
4. **プロットや要素の解釈**:
– 各プロットは個別に、観測されたデータの構成要素（トレンド、季節性、残差）を示しており、全体的な動向を理解するために重要です。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 観測データとトレンドは一致していますが、季節性や残差の振れによって観測データが増減しています。
6. **直感的な洞察と影響**:
– このグラフから直感的に感じられるのは、交通関連の個人WEIスコアに季節的な影響が強く、また、トレンドと季節性が複合的に影響を与えていることです。
– ビジネスや社会的な観点では、交通需要や混雑が特定の曜日やイベントに影響され、これが個人の効率や満足度に影響を与える可能性があります。このような洞察は、交通機関の運行計画や政策の調整に役立つでしょう。
社会WEI平均 STL分解グラフ
AIによるグラフ画像分析・直感的AI:
### グラフ分析
1. **トレンド**
– トレンド部分のグラフは、最初は上昇し、その後徐々に減少しています。これにより、全体としての交通関連指標が一旦は強化され、その後減少傾向に転じていることを示しています。
2. **外れ値や急激な変動**
– 残差のプロットには数回の急激な変動が見られます。特に7月9日、7月20日に顕著なピークと谷があります。これらの変動は予想外のイベントや一時的な交通の変化を表している可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**
– **Observed**: 実際の観測値で、これが他の3つの要素の合成結果です。
– **Trend**: 長期的な傾向を示しており、全体的な増減の流れを掴むのに役立ちます。
– **Seasonal**: 短期間の周期的な変動を示します。交通は通常、週末や特定の曜日での変動があるため、この季節要素がそれを反映している可能性があります。
– **Residual**: モデル化できなかった変動を示しており、予測からの逸脱です。この部分の変動は特定のイベントや外的要因によるものと考えられます。
4. **複数の時系列データの関係性**
– 季節要素と残差の間にはある程度の関連が見受けられます。周期的なパターンに対して、特に大型イベントなどによる残差の変動は、季節要素の元で発生していることが見て取れます。
5. **相関関係や分布の特徴**
– トレンドと季節要素が組み合わさることで、観測値が形成されていますが、残差がそれらを妨げるか強調するかしています。これは、準備されている所要の対応に対して、予想外の交通混雑やイベントが影響を及ぼす状況を反映しているかもしれません。
6. **直感的な洞察と社会への影響**
– トレンドの上昇から下降への転換は、交通状況の改善後のリソースの初期枯渇、または一時的なイベントのピークによるものであると考えられます。このような分析は、政策決定者や都市計画者が交通戦略の調整時期を決定するための重要なインサイトを提供します。
– 特に残差の変動が激しい場合、交通施策においてフレキシブルな対応が求められます。急激な残差は、予想外の外的ショックや未計画のイベントにより引き起こされるため、その対応策を計画することで交通の安定性を向上させることが可能です。
このグラフ全体として、トレンド、季節性、残差を考慮することにより、交通に関する包括的な洞察を得ることができます。
WEI構成要素 主成分分析（PCA）
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以下は、提供された主成分分析（PCA）グラフに関する分析と洞察です。
1. **トレンド**:
– 主成分分析の結果を示しているため、明確な時間的トレンドはありません。ただし、データが散らばっている様子から、特定の方向性はあまりなく、全体的に広がっていることがわかります。
2. **外れ値や急激な変動**:
– プロット全体が均等に散らばっている一方で、特に左下に位置するプロットが他の点から少し孤立しています。これは外れ値の可能性があります。
3. **各プロットや要素の意味**:
– 各プロットは30日間の交通データの観測を1点として表しており、それぞれが2つの主要なPCA成分によって表現されています。第1主成分はデータ全体の78%を説明しており、第2主成分は6%を説明しています。このことから、第1主成分の変動がより重要であると言えます。
4. **複数の時系列データの関係性**:
– 各プロットは個々の時系列データポイントとして解釈できますが、PCAの文脈で分析されているため、特定の相互関係は直接示されていません。
5. **相関関係や分布の特徴**:
– 第1主成分と第2主成分の間には明確な直線的な関係や相関は見られません。データは大きく拡がり、バリエーションの幅が広いです。
6. **人間が直感的に感じるであろうこと、およびビジネスや社会への影響**:
– PCAを通じて、交通データにおける主要な変動要素が特定されています。第1主成分が78%の寄与率を持っているため、これに対応する要因を理解することで、交通の効率化や問題の特定に役立つかもしれません。これにより、交通流の改善や渋滞の解消に向けた対策が可能になるでしょう。また、外れ値の点は特異的なイベントや影響要因を示している可能性があり、これを分析することで具体的な改善策につながる可能性があります。
本分析には、実績AI・予測AI・比較AI（前年比較）、説明可能AI（xAI/3σ誤差）に加え、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰の**複数の機械学習モデルによる予測**を統合し、社会の変化を多角的に可視化しています。また、時系列データの詳細な傾向を捉えるための**異常検知**と**季節性分解（STL）**、さらに多変量データの構造を明らかにするための**主成分分析（PCA）**も導入しました。
各モデルの予測が実績とどのように異なるか、そしてどのモデルが最も高い精度で未来を予測しているかをご確認ください。表示されているデータ点やラベルに注目することで、より深い分析が可能です。インタラクティブグラフでは、直接操作して詳細な情報にアクセスできます。
